PTi。）；
[0110] 步驟D32 :各博弈參與者依次進(jìn)行獨(dú)立優(yōu)化：
[0111] 記第j輪的優(yōu)化的結(jié)果為（Pu，^,)，通過(guò)優(yōu)化計(jì)算得到最優(yōu)策略組合 (Pw, j+i，Pt, j+i)，?兩足
[0112] 1
[0113]
[0114] 其中，表示以Pw為變量求取最大值，mHX表示以P t為變量求取最大值，arg表 示取滿足條件的元素，Pwi j表示第j輪優(yōu)化后風(fēng)電的裝機(jī)容量，P Ti j表示第j輪優(yōu)化后火電的 裝機(jī)容量，PWi j+1表示第j+Ι輪優(yōu)化后風(fēng)電的裝機(jī)容量，PTi j+1表示第j+Ι輪優(yōu)化后火電的裝 機(jī)容量，Iw(pw，PTi i)表示風(fēng)電裝機(jī)容量為Pw且火電裝機(jī)容量為PTi i下風(fēng)電的收益，IT(PWi i，Pt) 表示電裝機(jī)容量為PWij且火電裝機(jī)容量為P 火電的收益；
[0115] 步驟D33 :判斷系統(tǒng)是否找到Nash均衡點(diǎn)。若相鄰兩次得到的最優(yōu)解相同，BP
[0116] (Pw, j+i，Pt, j+i) = (f*w, j，Pt, j) = (f*w，Pt )
[0117] 其中，Pw,.j+1表示第j+1輪優(yōu)化后風(fēng)電的裝機(jī)容量，P T,.j+1表示第j+1輪優(yōu)化后火電 的裝機(jī)容量，Pwi j表示第j輪優(yōu)化后風(fēng)電的裝機(jī)容量，P Ti j表示第j輪優(yōu)化后火電的裝機(jī)容 量，P/表示納什均衡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的風(fēng)電裝機(jī)容量，P /表示納什均衡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的火電裝機(jī)容量；
[0118] 則根據(jù)Nash均衡點(diǎn)的定義，認(rèn)為該策略組合下博弈達(dá)到Nash均衡點(diǎn)，即求得風(fēng)力 發(fā)電和火力發(fā)電的裝機(jī)容量。
[0119] 進(jìn)一步的，步驟F具體包括步驟Fl-步驟F5 :
[0120] 步驟Fl :火電機(jī)組單位電量的溫室氣體排放量為：
[0121]
[0122] 其中，Eteat為火電機(jī)組溫室溫室氣體總排放量，單位為噸；Wteat為火電機(jī)組總發(fā)電 量，單位為千瓦時(shí)；
[0123] 步驟F2 :電動(dòng)汽車耗電量對(duì)應(yīng)的溫室氣體排放量為：
[0124]
[0125] 其中，Wwind為風(fēng)電發(fā)電量，單位為兆瓦時(shí)；W EV為電力系統(tǒng)內(nèi)電動(dòng)汽車的耗電量，單 位為兆瓦時(shí)；
[0126] 步驟F3 :電動(dòng)汽車代替燃油車行駛里程對(duì)應(yīng)的溫室氣體排放量為：
[0127]
[0128] 其中，Wev為電力系統(tǒng)內(nèi)電動(dòng)汽車的耗電量，單位為兆瓦時(shí)；W1。。為電動(dòng)汽車百公里 耗電量，單位為千瓦時(shí)；O 1。。為燃油車百公里耗油量，單位為升；EtnS每升油油的溫室氣體 排放，單位為千克每升；E。的單位為噸；
[0129] 步驟F4 :風(fēng)力發(fā)電代替火電機(jī)組產(chǎn)生的溫室氣體減排數(shù)量為：
[0130]
[0131] 其中，Wwind為風(fēng)電發(fā)電量，單位為兆瓦時(shí)；
[0132] 步驟F5 :電動(dòng)汽車和風(fēng)電產(chǎn)生的溫室氣體減排數(shù)量為：
[0133]
[0134] 下面結(jié)合具體的實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的說(shuō)明。
[0135] 步驟A :劃分利益相關(guān)方的政策數(shù)據(jù)空間。以風(fēng)力發(fā)電作為新能源發(fā)電的代表，火 力發(fā)電作為傳統(tǒng)能源發(fā)電的代表，以風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼和火電碳排放稅收作為利益相關(guān)方 相關(guān)政策，具體利益相關(guān)方政策數(shù)據(jù)空間如表1所示。
[0136] 表1利益相關(guān)方政策數(shù)據(jù)空間
[0138] 步驟B :設(shè)電動(dòng)汽車保有量為1萬(wàn)輛，采用Monte Carlo方法模擬電動(dòng)汽車用戶用 車行為，得到電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷曲線，進(jìn)一步修正電力系統(tǒng)總的負(fù)荷曲線，得到系統(tǒng)的總 負(fù)荷曲線。
[0139] (1)電動(dòng)汽車使用模式及其概率模型
[0140] 根據(jù)日出行次數(shù)和出行時(shí)段的不同，可以將電動(dòng)汽車的使用模式分為四種不同的 類型。模式1 :通勤模式，包含兩個(gè)里程，即早晨出行、傍晚回家。模式2 :通勤+午間靈活用 車模式，包含三個(gè)里程，即早晨出行、午間靈活用車、傍晚回家。模式3 :通勤+晚間靈活用 車模式，包含三個(gè)里程，即早晨出行、傍晚回家、晚間靈活用車。模式4:通勤+午間與晚間 靈活用車模式，包含四個(gè)里程，即早晨出行、午間靈活用車、傍晚回家、晚間靈活用車。由于 現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有限，初步合理假設(shè)四種電動(dòng)汽車使用模式服從圖3所示的概率分布。
[0141] (2)電動(dòng)汽車出行時(shí)間的概率模型
[0142] 早晨出行時(shí)間服從正態(tài)分布N(7. 5, 0. 52)，即其概率密度函數(shù)為：
[0143]
(1)
[0144] 式中，早晨出行時(shí)間的數(shù)學(xué)期望ym= 7.5，早晨出行時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差〇 m= 0.5,單 位：小時(shí)。
[0145] 午間出行時(shí)間服從正態(tài)分布N(12, I2)，即其概率密度函數(shù)為：
[0146]
(2)
[0147] 式中，午間出行時(shí)間的數(shù)學(xué)期望μη= 12,午間出行時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差〇 n= 1，單位： 小時(shí)。
[0148] 傍晚回家時(shí)間服從正態(tài)分布N(17, I2)，即其概率密度函數(shù)為：
[0149]
(3)
[0150] 式中，傍晚回家時(shí)間的數(shù)學(xué)期望μ3= 17,傍晚回家時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差〇 a= 1，單位： 小時(shí)。
[0151] 夜間靈活用車時(shí)間服從正態(tài)分布N(20, I2)，即其概率密度函數(shù)為：
[0152]
(4)：
[0153] 式中，夜間靈活用車時(shí)間的數(shù)學(xué)期望Pf3= 20,夜間靈活用車時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差〇 ^ = 1，單位：小時(shí)。
[0154] (3)電動(dòng)汽車單次行駛里程的概率模型
[0155] 單一里程服從正態(tài)分布N(30, IO2)，即期望值為30km、均方差為IOkm的正態(tài)分布， 其概率密度函數(shù)為：
[0156]
(5>
[0157] 式中，單一里程的數(shù)學(xué)期望P1= 30,單一里程的標(biāo)準(zhǔn)差〇 1= 10,單位：km。
[0158] (4)電動(dòng)汽車單次行駛里程平均車速的概率模型
[0159] 假設(shè)單一里程平均車速服從正態(tài)分布N(30, IO2)，即期望值為30km/h、均方差為 10km/h的正態(tài)分布，其概率密度函數(shù)為：
[0160]
(63
[0161] 式中，平均車速的數(shù)學(xué)期望μ s= 30,平均車速的標(biāo)準(zhǔn)差σ s= 10,單位：km/h。
[0162] (5)電動(dòng)汽車單車電池容量的概率模型
[0163] 考慮到電動(dòng)汽車差異，單一電動(dòng)汽車的容量服從（20,30)kWh上的均勻分布，其概 率密度函數(shù)為：
[0164] (7)
[0165] (6)電動(dòng)汽車充電行為的概率模型
[0166] 根據(jù)電動(dòng)汽車用戶充電行為，將用戶分為兩類：第一類用戶，行為較為粗糙，只要 電量低于70%就選擇充電，電量高于70%選擇不充電；第二類用戶，行為較為細(xì)致，如果剩 余電量能夠滿足下一出行里程的電量要求，選擇不充電，等到回家進(jìn)行慢充；如果無(wú)法滿足 下一里程要求，進(jìn)行充電，并希望充滿。兩類用戶滿足圖4的概率分布。
[0167] (7)電動(dòng)汽車充電方式的概率模型
[0168] 慢速充電：0. 2C，每小時(shí)充額定容量的1/5,充滿需要5小時(shí)。居民小區(qū)、單位停車 場(chǎng)采用該充電方式。
[0169] 常規(guī)充電：1. 25C，每小時(shí)充額定容量的1. 25倍，充滿需要0. 8小時(shí)。如果停車時(shí)， 電量低于70%或者難以滿足該次出行時(shí)，午間或夜間靈活出行時(shí)采用該充電方式。
[0170] 設(shè)靈活用車中間時(shí)刻會(huì)停車，停車時(shí)間服從N(0. 8, 0. 22)的正態(tài)分布，其概率密度 函數(shù)為： CN 105160597 A m ~P 10/10 頁(yè)
[0171]
(8：)
[0172] 式中，μρ= 〇· 8, σ s= 〇· 2。
[0173] 由于停車時(shí)間的限制，靈活用車短時(shí)普通充電時(shí)間限制在停車時(shí)間以內(nèi)。靈活用 車行程結(jié)束后，根據(jù)電量情況和能否滿足后續(xù)行程情況，進(jìn)行慢充。
[0174] 步驟C :選取政策場(chǎng)景。如選擇S1= (0. 5,0. 1)，表示對(duì)風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼50%， 以1. 5倍標(biāo)桿電價(jià)上網(wǎng)，對(duì)火電征收上網(wǎng)電價(jià)的10%作為碳稅。
[0175] 步驟D :將RTS-24節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)擇改為25節(jié)點(diǎn)系作為目標(biāo)電力系統(tǒng)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)見(jiàn)圖 5。采用完全信息靜態(tài)博弈方法，計(jì)算出實(shí)際政策場(chǎng)景下，風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量和火力發(fā)電裝 機(jī)容量。以政策、系統(tǒng)凈負(fù)荷作為輸入量，建立風(fēng)力發(fā)電和火力發(fā)電的博弈模型，模擬風(fēng)力 發(fā)電和火力發(fā)電對(duì)政策的響應(yīng)，獲得風(fēng)力發(fā)電和火力發(fā)電的裝機(jī)容量。
[0176] 步驟E :利用電力系統(tǒng)運(yùn)行模擬方法，采用ABB公司開(kāi)發(fā)的GridView軟件進(jìn)行機(jī) 組組合和經(jīng)濟(jì)調(diào)度，計(jì)算出風(fēng)力發(fā)電和火力發(fā)電的實(shí)際發(fā)電量、電動(dòng)汽車的實(shí)際耗電量和 火電機(jī)組溫室氣體總排放量；
[0177] 步驟F :取Wim= 16、Oim= 8和E131= 2. 605,按照電力系統(tǒng)溫室氣體減排計(jì)算方 法，計(jì)算風(fēng)力發(fā)電和電動(dòng)汽車的溫室氣體減排效果；
[0178] 步驟G :遍歷利益相關(guān)方的政策數(shù)據(jù)空間中所有